Introduction aux réseaux de neurones

Ce module est la première partie du certificat "Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond". L'objectif est de découvrir les fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, leur théorie et leurs applications business.

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Objectifs

Ce cours vous donnera :

• Les connaissances de base et les applications business des réseaux de neurones artificiels
• La compréhension des aspects techniques du deep learning
• La connaissance des éléments d’un réseau de neurones profond et leurs relations.

Contenu

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  Jour 1 : Réseaux de Neurones Artificiels

  Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, leur théorie et leurs applications business.

  Les principaux concepts abordés dans ce module sont : la librairie TensorFlow, les réseaux de neurones, la propagation et rétropropagation et le perceptron.

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  Jour 2 : Initialisation, Régularisation et Mise au Point

  Focus sur la partie technique de l’apprentissage profond et son rôle appliqué au business.

  Les principaux concepts abordés dans ce module sont : initialisation, régularisation & optimisations, et sélection des hyperparamètres.

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  Jour 3 : Construire un Réseau de Neurones Artificiels

  Comment construire un modèle de réseau de neurones artificiels en utilisant les librairies TensorFlow et Keras pour répondre à un challenge business.

  Les principaux concepts abordés dans ce module sont : réseaux de neurones artificiels, et librairies TensorFlow et Keras.

Formateurs / Professeurs

Doreid Ammar

Expertise : Data science

Professeur Permanent | Directeur Académique | Data Science, Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, The Internet of Things, Computer Networks

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